Dataset Misure di Concentrazione dei Gas Serra


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Dataset Misure di Concentrazione dei gas serra (DaMiCo)

Stazione Codice Nazione Latitudine Longitudine Altitudine
Amsterdam Island AMS France -37.798 77.537 70
Baring Head BHD New Zealand -41.408 174.870 85
BEO Moussala BEO Bulgaria 42.179 23.585 2925
Birkenes BIR Norway 58.388 8.251 219
Biscarrosse BIS France 44.378 -1.231 73
Brotjacklriegel BRT Germany 48.816 13.216 1016
Capo Granitola CGR Italy 37.666 12.65 5
Monte Cimone CMN Italy 44.193 10.699 2165
Carnsore Point CRP Ireland 52.18 -6.37 9
Delta de l’Ebre DEC Spain 40.743 0.786 1
Deuselbach DEU Germany 49.766 7.050 480
Diabla Gora – Puszcza Borecka DIG Poland 54.150 22.066 157
El Estrecho EEC Spain 36.058 -5.664 20
Ersa ERS France 42.969 9.380 533
Finokalia FKL Greece 35.337 25.669 250
Fundata FDT Romania 45.431 25.271 1384
Giordan Lighthouse GLH Malta 36.072 14.218 167
Sierra de Gredos GIC Spain 40.345 -5.175 1436
Hegyhatsal HUN Hungary 46.950 16.649 248
Heidelberg HEI Germany 49.417 8.674 116
Hohenpeissenberg HPB Germany 47.801 11.009 985
Izana IZO Spain 28.309 -16.499 2372.9
Jungfraujoch JFJ Switzerland 46.55 7.983 3570
K-Puszta KPS Hungary 46.966 19.583 125
Kasprowy Wierch KAS Poland 49.2325 19.9818 1989
Kollumerwaard KMW Netherlands 53.333 6.266 0
Laegern-Hochwacht LHW Switzerland 47.482 8.397 840
Lamezia Terme LMT Italy 38.876 16.232 6
Lampedusa LMP Italy 35.518 12.630 45
La Muela LMU Spain 41.594 -1.100 571
Lecce Environmental-Climate Observatory ECO Italy 40.335 18.124 36
Lutjewad LUT The Netherlands 53.403 6.352 1
Mace Head MHD Ireland 53.326 -9.903 8
Malin Head MLH Ireland 55.355 -7.333 22
Mauna Loa MLO United States of America 19.536 -155.576 3397
Neuglobsow NGL Germany 53.142 13.033 62
Obs. de Haute Provence OHP France 43.931 5.712 650
Pallas-Sammaltunturi PAL Finland 67.973 24.115 565
Pic du Midi PMD France 42.937 0.141 2877
Plateau Rosa PRS Italy 45.93 7.7 3480
Puijo PUI Finland 62.909 27.654 232
Puy de Dòme PUY France 45.771 2.965 1465
Schauinsland SSL Germany 47.92 7.92 1205
Sonnblick SNB Austria 47.053 12.958 3106
Teriberka TER Russian Federation 69.199 35.099 40
Uto UTO Finland 59.783 21.367 8
Wank WNK Germany 47.509 11.142 1780
Westerland WES Germany 54.923 8.308 12
Weybourne WAO United Kingdom 52.95 1.121 20
Zeppelin ZEP Norway 78.906 11.888 474
Zingst ZGT Germany 54.436 12.724 1
Zugspitze-Schneefernerhaus ZSF Germany 47.416 10.979 2671

Uno degli obiettivi di questa attività di ricerca è quello di tenere sotto attenta osservazione l’andamento delle concentrazioni dei gas serra e a tal scopo è stato realizzato un dataset specifico utilizzando i dati di qualità delle stazioni di monitoraggio della rete europea Integrated Carbon Observation System (ICOS) e della rete internazionale del Global Atmosphere Watch (GAW). Ad oggi nel dataset sono disponibili i dati della CO2 e del CH4.L’acquisizione dei dati, come anche i controlli di qualità su ciascuna serie al fine di valutarne l’affidabilità, la completezza e la rappresentatività delle condizioni di fondo naturale con anche i relativi confronti per non considerare dati che possono inficiare la qualità del dataset, sono doverosamente da considerarsi in continuo aggiornamento ed evoluzione.
Utilizzando parte dei dati del dataset realizzato nell’ambito del progetto europeo ICOS, a cui RSE partecipa, e l’approccio adottato nell’articolo in via di pubblicazione “The fingerprint of the summer 2018 drought in Europe on ground-based atmospheric CO2 measurements (M. Ramonet et al., 2020 in Philosophical Transactions B) per stabilire quali dati rappresentino la condizione di fondo naturale, è stato possibile calcolare il valore delle concentrazioni mensili di ciascuna serie e confrontarli con la media mensile delle sole concentrazioni di fondo. Se la differenza tra queste due medie assume un valore positivo il sito in questione è maggiormente soggetto all’influenza di sorgenti emissive piuttosto che a processi di rimozione. Se, invece, il valore risulta negativo vale il contrario, cioè il sito è soggetto maggiormente a processi di rimozione. Relativamente all’anno più recente ad oggi disponibile (2018) e a solo titolo di esempio, nelle successive figure si mostrano le mappe mensili di questi valori su una vasta area dell’Europa. La dimensione delle sfere è un indicatore dell’entità della differenza, il valore è riportato in prossimità di detto indicatore, mentre il colore distingue le stazioni poste a elevata altitudine (colore verde) da quelle al di sotto dei 2000 metri sul livello del mare (colore rosso). I codici delle stazioni, se privi di indicatore, denotano la mancanza del dato mentre se il codice è di colore blu indica che il valore medio mensile è inferiore a quello di fondo. Per quanto riguarda questi ultimi, i valori negativi, è da precisare che sono sempre di piccola entità, in genere al di sotto di 0.5 ppm, e solo in rare occasioni assumono valori più alti (valore massimo ottenuto 2.2 ppm per la stazione di Monte Cimone).
Dalla osservazione delle figure si notano alcune caratteristiche interessanti che però dovranno essere supportate nei prossimi anni da altre valutazioni specifiche per risultare totalmente affidabili. In particolare, si evince come sia sistematica e netta la prevalenza dei valori positivi, che indicano il predominio dei processi di emissione rispetto a quelli di rimozione, e la distribuzione di valori più elevati nelle stagioni fredde.
Emerge la caratteristica dei siti di alta quota, come ad esempio per le stazioni di monitoraggio dello Jungfraujoch e di Plateau Rosa, ad essere particolarmente rappresentativi delle condizioni di fondo (valori prossimi allo zero) e si evincono aree geografiche scarsamente coperte da misure (vedasi, in particolare, l’area orientale e quella meridionale dell’Europa). Nel corso dei prossimi anni, sarà necessario rivalutare le metodologie utilizzate per selezionare le concentrazioni di fondo per ciascuna stazione poiché il criterio adottato è di strategica importanza per meglio comprendere la distribuzione delle sorgenti emissive e la localizzazione delle aree di rimozione. È, peraltro, indubbio che tali confronti dovranno poi essere effettuati su più stazioni di monitoraggio e per lunghi periodi con una risoluzione temporale elevata (oraria o giornaliera) passando successivamente all’approccio con i modelli inversi per la stima delle emissioni.

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